As técnicas de aprendizado de máquinas empregam um princípio de inferência denominado indução, no qual é possível obter conclusões genéricas a partir de um conjunto particular de exemplos. Estas técnicas de aprendizados indutivos podem ser divididas em dois princípios tipos: os supervisionados e os não supervisionados. Considerando as informações do texto, avalie as afirmações a seguir: I. A regressão linear é um exemplo de modelo baseado no aprendizado supervisionado. II. O aprendizado não supervisionado é mais utilizado quando o entendimento dos dados é feito por meio de reconhecimento de padrões. III. O aprendizado supervisionado é capaz de tomar decisões precisas ao receber novos dados a partir de um treinamento com dados conhecidos.

Alternativa D - I, II e III

Análise Detalhada

A questão aborda conceitos fundamentais de Aprendizado de Máquina (Machine Learning), especificamente a distinção entre aprendizado supervisionado e não supervisionado. Vamos analisar cada afirmação separadamente:

Afirmação I: "A regressão linear é um exemplo de modelo baseado no aprendizado supervisionado."

• Correta. A regressão linear tem como objetivo prever um valor numérico contínuo com base em variáveis de entrada. Para funcionar, ela exige um conjunto de dados de treinamento onde as entradas (features) estão associadas a um valor de saída conhecido (target ou label).
• Isso se enquadra perfeitamente na definição do texto: "fornecida uma referência do objetivo a ser alcançado". Sem essa referência (rótulo), não há como ajustar os coeficientes da linha.

Afirmação II: "O aprendizado não supervisionado é mais utilizado quando o entendimento dos dados é feito por meio de reconhecimento de padrões."

• Correta. Como o próprio nome sugere, neste tipo de aprendizado não há "supervisor" (rótulos) guiando o processo. O algoritmo deve explorar os dados para encontrar estruturas ocultas, agrupamentos (clustering) ou associações.
• O reconhecimento de padrões intrínsecos sem orientação prévia é a principal aplicação dessa técnica, diferenciando-se do supervisionado que tenta mapear entradas para saídas específicas.

Afirmação III: "O aprendizado supervisionado é capaz de tomar decisões precisas ao receber novos dados a partir de um treinamento com dados conhecidos."

• Correta. Este é o conceito de generalização. O modelo aprende uma função matemática ou regra de decisão durante o treinamento usando dados históricos (conhecidos).
• O objetivo final é aplicar esse conhecimento aprendido para fazer previsões ou classificações precisas sobre dados nunca vistos anteriormente (dados novos), conforme descrito no texto como "obter conclusões genéricas a partir de um conjunto particular de exemplos".

Resumo da Lógica

Como todas as afirmações estão corretas, a alternativa que engloba I, II e III é a resposta definitiva.